現(xiàn)代科技的發(fā)展正在為制造業(yè)轉型升級帶來新的活力，人工智能技術就是其中之一。

人工智能在制造業(yè)的應用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括數(shù)控機床、自動識別設備、人機交互系統(tǒng)、工業(yè)機器人等具體設備。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生產(chǎn)、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內(nèi)容。最后是智能服務，包括大規(guī)模個性化定制、遠程運維、預測性維護等具體服務模式。

以5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的新一代信息技術技術正助力設備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)上云。對于傳統(tǒng)的制造業(yè)來說，要想實現(xiàn)"AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)"的深度融合，離不開5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為支撐：5G增強了數(shù)據(jù)傳輸能力，人工智能構建起數(shù)據(jù)模型，虛擬現(xiàn)實以及超高清顯示增強了數(shù)據(jù)的可視化程度。

有分析人士指出，人工智能推動了機器視覺的高速發(fā)展，從手機里的美顏APP面目識別功能、人臉相冊分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物柜人臉識別，再到工業(yè)機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓，視覺機器在我們的身邊的應用幾乎隨處可見。

借助人工智能這股“熱風”，機器視覺技術成為了不少制造業(yè)企業(yè)走向智能化、信息化升級的關鍵驅動力。特別是智慧物流、智能包裝等具備一定自動化基礎，十分迫切向智能化邁進的行業(yè)，在應用機器視覺技術上更加積極主動。

有分析人士指出，驅動人工智能發(fā)展的動力主要來自四個方面：一是數(shù)據(jù)，即以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術提供的數(shù)據(jù)基礎；二是取得重大突破的機器學習算法；三是以圖形處理器(GPU)為代表的強大的計算能力；四是得益于全社會對人工智能技術的接受和認同。在這些重要力量的驅動下，人工智能技術不斷成熟，應用場景也日益增多。

在AI技術引領下，傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)模式受到挑戰(zhàn)，并發(fā)生了許多新變化。在新一代人工智能技術引領下，制造業(yè)由注重規(guī)模生產(chǎn)逐漸向以客戶需求為中心、保持規(guī)?；a(chǎn)成本優(yōu)勢的前提上實現(xiàn)滿足個性化需求的產(chǎn)品生產(chǎn)模式演進。

在制造模式的不斷演進之下，部分新的模式逐漸成形，主要包括電子商務、數(shù)字化制造、“云平臺+”制造、網(wǎng)絡協(xié)同制造、新一代人工智能制造、規(guī)模定制生產(chǎn)服務、遠程運維服務、軟件定義的制造等。

作為當前服務型制造具有較大推廣應用價值的兩個重點方向，新一代人工智能技術在遠程運維服務和大規(guī)模定制生產(chǎn)中的應用正加速實現(xiàn)。假如工業(yè)生產(chǎn)線或生產(chǎn)設備在生產(chǎn)過程中突然出現(xiàn)故障，那么將會給企業(yè)造成巨大損失。如果能充分利用大數(shù)據(jù)建模、神經(jīng)網(wǎng)絡等前沿科技算法進行提前預判，就能在機器設備在出現(xiàn)故障之前做出預測性維護和預警，從而盡可能地避免可能會出現(xiàn)的一系列問題。

預測性維護能夠出現(xiàn)，也要得益于：更加高效的通信網(wǎng)絡、更加精巧的傳感器、能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的強大運算平臺。預測性維護一般通過傳感器收集和分析設備的實時數(shù)據(jù)，用以預測何時可能發(fā)生故障。因此，在智能工廠內(nèi)設置多種監(jiān)控及傳感設備十分必要。

雖然目前人工智能的解決方案還不能完全滿足制造業(yè)的要求，但是作為一項通用性技術，人工智能與制造業(yè)融合是大勢所趨，未來的制造業(yè)轉型升級也將會運用到包括云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在內(nèi)的多種技術。